Product-driven подход к машинному обучению. Андрей Законов, Яндекс
Создание функционала на базе машинного обучения — процесс сложный. Труднее всего оценивать сроки разработки и прогнозировать качество. Но эти проблемы можно победить, если применить продуктовый подход — решать конкретные боли пользователей, определять ценность и проверять гипотезы с помощью экспериментов.
Андрей Законов — CPO Алисы в Яндексе (сейчас) и директор по росту и исследованиям вКонтакте (до этого). В лекции он делится своим опытом разработки фич на основе ML для вКонтакте — анализирует несколько к
31 view
13
1
1 year ago 01:39:01 1
Как используется data-driven подход и почему это важно для развития продукта
1 year ago 00:00:18 1
Кокосовый Урбеч
2 years ago 01:56:05 1
Data Driven подход в развитии цифровых продуктов в медицине
2 years ago 00:07:28 1
Вопросы маркетологу на собеседовании. Образование, мышление и умение предложить решение проблемы.
3 years ago 00:00:00 10
Metric driven подход для развития продукта, область применимости
4 years ago 00:00:00 6
Data-driven Kanban with Jira / Кристина Кондрашевич
4 years ago 00:05:05 32
Что такое GRASP и Responsibility Driven Design?
5 years ago 00:34:30 1
Product-driven подход к машинному обучению. Андрей Законов, Яндекс
7 years ago 00:25:37 3
Логирование: от консоли до SOA. Руслан Шакиров, ROKO Labs, Самара